面向表现力增强的图像自动优化重构关键算法研究

项目名称： 面向表现力增强的图像自动优化重构关键算法研究

项目编号： No.61170142

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 宋明黎

作者单位： 浙江大学

项目金额： 55万元

中文摘要： 表现力是高质量图像的灵魂，它反映了该图像满足人们对感知其主体内容所要求的色彩、对比度以及构图等视觉特征分布的能力，通过图像自动优化重构提高图像的表现力是一个新的研究课题。针对图像表现力与人类视觉感知密切相关的特点，首先，基于眼动跟踪进行人类视觉系统的感知先验学习，在此基础上构造并实现基于感知先验的图像主体内容分析算法，然后通过有标注的高表现力图像进行构图学习，最后，提取反应图像主体内容的视觉要素，构造一个基于视觉要素保持与构图优化的视觉信息最大化框架模型，实现图像的自动优化重构。 本项目将为媒体出版、网上冲印、电子商务、移动终端应用以及图像摘要显示等领域的应用提供理论成果、算法基础和实现技术，具有重要的研究价值和应用意义。

中文关键词： 图像表现力；感知先验学习；图像主体内容分析；构图几何学习；图像优化重构

英文摘要：

英文关键词： Image expressive force；Visual Perception Prior Learning；Image Main Components Analysis；Photo Composition Geometric Learning；Optimal Image Reconstruction